大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法（张洁）_张洁，秦威，高亮著_9787568062107

上海交通大学机械与动力学院智能制造与信息工程研究所教授，曾在2008 ― 2009期间担任美国加州大学伯克立分校工业工程与运筹学系访问教授，2005 ― 2005，在法国里昂二大生产系统工程中心任访问研究员。主要研究领域： 1. 智能制造系统与大数据技术 2. 制造系统的建模、仿真、调度与优化控制 3. 制造信息工程

随着数控机床、传感器和智能感知设备的广泛应用，车间制造数据呈现出典型的大数据特性。本书作者在国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间的运行分析与决策方法的研究”(No.51435009)的资助下，突破传统的“因果分析+模型+算法”模式的瓶颈，围绕大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法展开了广泛深入的研究，通过“关联分析+预测+调控”实现复杂制造环境下车间性能的优化。
本书对制造大数据的基本概念进行了梳理，对车间制造大数据的感知、通信、处理和平台技术，以及建模、分析方法和决策服务开展了探索，介绍了海量、高维、多源、异构制造数据清洗去噪等预处理方法，统一建模与融合方法，动态制造数据多尺度时序分析方法，制造数据的关系网络模型，车间性能预测方法与运行调控机制，并对大数据在典型制造行业的应用做了初步尝试，旨在为车间生产从自动化、数字化迈向智能化奠定坚实的理论和技术基础。
本书主要面向机械工程和工业工程领域的研究者和生产管理人员，特别是寻求如何利用大数据提升制造业智能化水平的读者，同时也可作为自动化、计算机工程、管理工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材和参考书。
本书的研究工作得到了国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间的运行分析与决策方法的研究”(No.51435009)、“面向智慧工厂的防空导弹结构件混线生产实时优化协同管理”(No.U1637211)，以及面上项目“基于复杂网络理论的晶圆制造自动化物料运输系统动态调度方法”(No.51775348)的资助，在此表示感谢。
本书由东华大学张洁、上海交通大学秦威、华中科技大学高亮撰写。在本书编写过程中，东华大学吕佑龙、张朋、汪俊亮，华中科技大学李新宇，以及博士和硕士研究生郑鹏、许宏伟、查栋烨、庄子龙、陆知遥等参加了部分编写工作，付出了大量心血，在此对他们表示感谢。在书稿编写过程中参考了大量的文献，在书中尽可能地标注了作者，表示由衷的感谢；若有因疏忽未标注的，敬请有关作者谅解。华中科技大学出版社的编辑们为本书的出版付出了大量的心血，在此表示由衷感谢。
大数据的相关理论和方法还处在迅速发展的阶段，在制造业中的应用已经引起越来越多的科研和工程人员的关注。由于作者的水平和能力有限，书中的缺点和疏漏在所难免，在此欢迎广大读者批评指正。

张洁等
2019年8月于上海

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